Жесткие схемы и фрагментированные архитектуры данных ограничивают инновации в области искусственного интеллекта. Тони Ким, специалист по техническому контенту и стратегиям партнерства компании MongoDB, обсуждает на портале The New Stack основные функции современных платформ данных и способы эффективной миграции с унаследованных решений.

Унаследованные технологии замедляют развитие ИИ, создавая препятствия для интеграции, риски для безопасности и жесткие модели данных, которые не могут поддерживать современные динамичные рабочие нагрузки. Согласно анализу внедрения ИИ в 2025 г., проведенному Deloitte, почти 60% лидеров в области ИИ называют интеграцию унаследованных систем главным препятствием для внедрения агентного ИИ. Устаревшие базы данных и монолитные архитектуры вынуждают разработчиков объединять несколько систем для транзакций, поиска и вложений, что отнимает время, усложняет работу и увеличивает затраты.

Идеальная база данных для эпохи ИИ устраняет эти ограничения за счет объединения структурированных, неструктурированных и векторных данных с помощью гибких схем, встроенной безопасности и распределенного масштабирования, чтобы команды могли сосредоточиться на инновациях, а не на борьбе с инфраструктурой.

Влияние унаследованных систем на разработчиков

Устаревшие системы не только замедляют работу, но и ограничивают возможности разработчиков и их способность к инновациям. К общим факторам, снижающим производительность, относятся:

  • Сложность «лоскутного одеяла»: разработчики тратят больше времени на наложение на жесткие инфраструктуры быстрых исправлений, создавая хрупкие, взаимозависимые системы, которые трудно поддерживать или расширять.
  • Постоянный рефакторинг: устаревшие кодовые базы не обладают модульностью и четкими границами, что вынуждает инженеров рефакторить большие участки кода только для того, чтобы добавить новые функции или интегрировать современные инструменты.
  • Усталость тестовых наборов: устаревшие архитектуры делают автоматизированные тесты хрупкими и трудоемкими в обслуживании, что снижает уверенность в выпусках и замедляет итерацию.
  • Узкие места фиксированных схем: реляционные базы данных идеально подходят для структурированных данных, но испытывают трудности с полуструктурированными и неструктурированными данными, широко распространенными в ИИ.
  • Ручная обработка данных: разрозненные системы и несовместимые форматы данных вынуждают разработчиков очищать, преобразовывать и синхронизировать данные вручную, вместо того чтобы сосредоточиться на разработке функций.
  • Торможение инноваций: все эти проблемы вместе снижают производительность, моральный дух и гибкость, заставляя команды заниматься техническим обслуживанием, вместо того чтобы быстро продвигать новые идеи.

Согласно опросу разработчиков Stack Overflow «2025 Developer Survey», более половины респондентов используют шесть или более приложений или платформ для выполнения своей работы. Переход на современные базы данных, готовые к работе с ИИ, может консолидировать и оптимизировать повседневные операции за счет упрощения кода, уменьшения трения при работе с данными и предоставления разработчикам возможности для инноваций.

Влияние устаревших систем на организации

Устаревшие системы не только вызывают разочарование у разработчиков — они создают стратегическую проблему, которая замедляет инновации, повышает затраты и ограничивает конкурентоспособность организации:

  • Более высокие эксплуатационные расходы: обслуживание устаревшей инфраструктуры потребляет большую часть ИТ-бюджета и отвлекает ресурсы от инициатив по модернизации.
  • Снижение производительности: поскольку устаревшие архитектуры являются хрупкими и сложными, они замедляют циклы выпуска, снижают масштабируемость и задерживают вывод на рынок новых продуктов и ИИ-инициатив.
  • Трудности интеграции: устаревшие интерфейсы и жесткие форматы данных делают подключение к современным облачным, аналитическим и ИИ-платформам сложным и подверженным ошибкам.
  • Ограниченная гибкость данных: традиционные реляционные схемы с трудом справляются с управлением неструктурированными и мультимодальными данными — текстом, векторами, аудио и изображениями — необходимыми для ИИ и расширенной аналитики.
  • Замедление инноваций: в совокупности эти ограничения заставляют организации заниматься в основном обслуживанием, не позволяя им быстро адаптироваться или использовать новые технологии.

По данным Gartner, ИТ-руководители, которые активно управляют и сокращают технический долг, могут предоставлять услуги на 50% быстрее. Путь вперед — это внедрение базы данных, готовой к работе с ИИ, разработанной для обработки современных типов данных, эластичного масштабирования и устранения дорогостоящих обходных решений устаревших систем.

Что собой представляет идеальная база данных для эпохи ИИ

Технический долг, связанный с унаследованными технологиями, продолжает снижать производительность и замедлять инновации. В анализе Gartner отмечается, что к данным, готовым для ИИ, предъявляются особые требования, и между подготовкой данных для ИИ и традиционным управлением данными существуют огромные различия. Другими словами, системы ИИ следующего поколения требуют другой основы, которая объединяет гибкость, производительность и управление. Идеальная база данных для эпохи ИИ должна удовлетворять эти потребности, делая управление данными таким же адаптивным, как и модели, которые она поддерживает. Вот основные возможности, которыми должна обладать база данных, готовая к ИИ:

  • Единые и интуитивно понятные данные для рабочих нагрузок реального времени. Разработчикам необходимо единое, согласованное представление своих данных — структурированных, неструктурированных и потоковых — для интерпретации сложных и быстро меняющихся взаимосвязей в своих системах, которые только усиливаются с внедрением ИИ. Как Open Data Institute (ODI), так и Thoughtworks считают модернизацию и интеграцию данных необходимыми условиями для масштабирования инициатив в области ИИ. Единая платформа, поддерживающая мультимодальные данные, сокращает время, затрачиваемое на объединение инфраструктуры и управление схемами, что позволяет ускорить создание прототипов и автоматизировать рабочие процессы ИИ.
  • Встроенный интеллект и память для контекстных данных. Идеальная база данных должна действовать как система записи и система интеллекта, интегрируя поиск по необработанным данным, метаданным и вложениям. Согласно исследованию Корнельского университета о роли баз данных в приложениях генеративного ИИ (GenAI), документные базы данных и базы данных «ключ-значение» играют все более важную роль в управлении контекстными данными для GenAI и систем генерации с расширенным поиском (RAG). Встроенный векторный поиск и семантическая фильтрация позволяют приложениям сопоставлять значения и намерения, а не только точные значения, раскрывая потенциал агентного контекстно-зависимого ИИ.
  • Безопасность и надежность корпоративного уровня. Для внедрения ИИ в масштабе предприятиям необходимо обеспечить доверие, управление и соответствие нормативным требованиям на уровне слоя данных. В отчете Thoughtworks «2025 AI Readiness Report» подчеркивается, что организации должны модернизировать инфраструктуру, чтобы ответственно и безопасно обрабатывать данные в гибридных средах. Идеальная база данных должна обеспечивать шифрование при передаче и хранении, гранулярный доступ на основе ролей, подробный аудит и соответствие стандартам, таким как SOC 2, ISO 27001, HIPAA и GDPR, гарантируя, что инновации в области ИИ не происходят за счет контроля или прозрачности.

Каков самый простой способ перехода к базе данных, готовой к работе с ИИ?

Модернизация унаследованных систем является как технической, так и стратегической задачей. Миграция накопленных за десятилетия кода, зависимостей схем и хрупких интеграций при одновременном поддержании работоспособности и безопасности требует сочетания квалифицированных инженерных кадров, интеллектуальной автоматизации и дисциплинированного процесса модернизации.

Успешная схема модернизации должна опираться на правильные таланты, подкрепленные правильными инструментами, и руководствоваться проверенной техникой.

  • Таланты: доступ к специализированным знаниям. Модернизация унаследованных систем часто требует поддержки специалистов, которые понимают, как рефакторить устаревшие приложения, отображать скрытые зависимости и перепроектировать архитектуру данных, что позволяет организациям восполнить внутренний дефицит навыков и безопасно и эффективно выполнять миграцию.
  • Инструменты: использование интеллектуальной автоматизации. Инструменты модернизации на базе ИИ автоматизируют основные задачи миграции, включая анализ кода, обнаружение зависимостей и преобразование схем, что снижает ручную нагрузку, уменьшает риски миграции и поддерживает непрерывное тестирование и валидацию по мере обновления систем.
  • Техника: постепенное построение структуры и тестирование. Стратегия модернизации с низким уровнем риска начинается с определения базового поведения существующей системы, отображения всех функциональных и дата- зависимостей и постепенной проверки всех изменений посредством непрерывного тестирования, что обеспечивает стабильность и точность на протяжении всего процесса миграции.

Дисциплинированный подход, основанный на тестировании, будь то с поддержкой внутренних команд или современных платформ, предлагает практичный и надежный путь к созданию базы данных, готовой к работе с ИИ, что в конечном итоге освобождает разработчиков от постоянной нагрузки по обслуживанию устаревших систем.

Модернизация унаследованных систем — это первый шаг к созданию приложений, действительно готовых к использованию ИИ. Переходя от жестких, устаревших архитектур к гибким, интеллектуальным моделям данных, команды могут раскрыть скорость, масштабируемость и адаптивность, которые требуются для современных рабочих нагрузок ИИ. Организации, которые сделают этот переход сейчас, будут в наилучшем положении, чтобы в полной мере воспользоваться следующей волной инноваций в области ИИ.